《表9 两种模型对数据样本的预测误判率》

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《基于遗传神经网络的寿险业信用评级优化研究》

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观察以上评级结果可发现该模型中存在两类错误：第一类是将信用等级误评高了，如公司实际信用等级为A，该模型误评为A+；第二类是将信用等级误评低了，如公司实际信用为A，该模型误评为A-[7]。本文通过两类错误的发生比例来度量信用评估模型的预测精度，其对数据样本的预测误判率如表9所示。从表9中可知，遗传算法优化过的BP神经网络模型在寿险公司信用评级中错误率更低，准确率高达80%。